AI가 바꾸는 보험 인수 심사: 언더라이팅의 새로운 패러다임

현대 상업 보험은 과거 카페에서 커피 한 잔을 마시며 보험료를 계산하던 시절에서 출발했다고 전해집니다. 이후 통계학과 일반화 선형 모델 등 정교한 분석 기법이 도입되며 인수 심사(언더라이팅)는 점점 더 정밀해졌습니다.

하지만 오늘날 현장의 언더라이팅은 여전히 길고 지루한 수작업에 발목이 잡혀 있습니다. 방대한 신청 서류와 복잡한 약관, 잦은 오류와 긴 심사 대기 시간은 고객과 보험사 모두에게 큰 부담이 되어 왔습니다.

최근 AI와 머신러닝이 이 문제를 해결할 핵심 수단으로 떠오르고 있습니다. Maruti Techlabs에 따르면, AI는 텍스트나 음성, 이미지처럼 기존에는 활용하기 어려웠던 비정형 데이터에서 유의미한 위험 신호를 발굴해 낼 수 있습니다.

수작업의 비효율과 오류 줄이기

수작업 언더라이팅의 가장 큰 한계는 절차가 지나치게 길고 오류에 취약하다는 점입니다.

신청 건마다 위험 요소를 일일이 검토하다 보면 누락이나 실수가 발생하기 쉽고, 이는 부정확한 요율 산정과 처리 지연으로 이어집니다. 고객 입장에서도 복잡한 서류 작성과 높은 보험료 때문에 피로감이 누적될 수밖에 없습니다.

AI를 도입하면 다양한 형태의 대규모 데이터를 통합 분석하여 인적 오류를 최소화할 수 있습니다. 사전 설정된 식별 규칙과 모델을 거친 데이터를 바탕으로 심사역이 결정을 내리게 되므로, 심사의 정확도와 속도를 동시에 끌어올릴 수 있습니다.

머신러닝 알고리즘은 이전 사례를 학습하며 정밀도를 높여가기 때문에, 기업 전반의 실사 절차를 줄이고 운영 효율성을 확장하는 데 도움을 줍니다.

사이버 위협 대응과 심사역의 역할 전환

위험의 양상 자체가 바뀌고 있다는 점도 AI 도입을 재촉하는 요인입니다. 기업들의 클라우드 전환이 늘어나면서 사이버 위협과 지능형 사기 수법이 빠르게 증가하고 있습니다.

머신러닝 기반 사기 탐지 시스템은 새롭게 나타나는 위험을 지속적으로 추적하고, 사고가 현실화되기 전에 선제적으로 경고를 보낼 수 있습니다.

동시에 언더라이터의 일하는 방식도 변화하고 있습니다. 주요 상업 보험사들은 심사역들이 단순 반복 업무에서 벗어나 더 높은 부가가치를 창출할 수 있도록 직무 역량 강화를 추진하고 있습니다.

단순 심사 절차를 자동화하면 심사역은 복잡한 고객 대응이나 맞춤형 계정 관리, 위험 분담형 상품 설계와 같은 핵심 전략 업무에 집중할 수 있게 됩니다.

왜 중요한가

보험 가입자에게 언더라이팅의 AI 전환은 끝없는 서류 작업과 기약 없는 심사 대기에서 벗어날 수 있음을 뜻합니다. 가입 절차가 간소화되고 위험도에 꼭 맞춘 맞춤형 보험료를 빠르게 제안받을 수 있습니다.

보험 산업 측면에서는 데이터 활용의 판도가 정형 통계에서 비정형 데이터 분석으로 완전히 넘어가고 있음을 보여줍니다. 여전히 수작업 검토에 의존하는 보험사는 처리 속도와 운영 비용 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없습니다.

우리는 사기 탐지와 기초 서류 심사에 AI를 투입하는 방향은 매우 영리한 접근이라고 봅니다. 다만 음성이나 텍스트 같은 비정형 데이터 분석 결과를 토대로 보험 인수를 거절하거나 할증할 때, 이를 고객에게 명확히 설명할 수 있는 모델 투명성 확보는 여전히 해결해야 할 과제입니다.

결국 현시점에서는 전면 자동화보다는 AI가 데이터 수집과 1차 위험 선별을 맡고, 최종 판단과 고객 커뮤니케이션은 전문 심사역이 책임지는 협업 모델이 가장 현실적이고 안정적인 경로로 보입니다.